package com.sheng.leetcode.year2023.month09.day25;

import org.junit.Test;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author by ls
 * @date 2023/9/25
 * <p>
 * 460. LFU 缓存<p>
 * <p>
 * 请你为 最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。<p>
 * 实现 LFUCache 类：<p>
 * LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象<p>
 * int get(int key) - 如果键 key 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1 。<p>
 * void put(int key, int value) - 如果键 key 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。<p>
 * 当缓存达到其容量 capacity 时，则应该在插入新项之前，移除最不经常使用的项。在此问题中，<p>
 * 当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除 最近最久未使用 的键。<p>
 * 为了确定最不常使用的键，可以为缓存中的每个键维护一个 使用计数器 。使用计数最小的键是最久未使用的键。<p>
 * 当一个键首次插入到缓存中时，它的使用计数器被设置为 1 (由于 put 操作)。<p>
 * 对缓存中的键执行 get 或 put 操作，使用计数器的值将会递增。<p>
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。<p>
 * <p>
 * 示例：<p>
 * 输入：<p>
 * ["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"]<p>
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]<p>
 * 输出：<p>
 * [null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]<p>
 * 解释：<p>
 * // cnt(x) = 键 x 的使用计数<p>
 * // cache=[] 将显示最后一次使用的顺序（最左边的元素是最近的）<p>
 * LFUCache lfu = new LFUCache(2);<p>
 * lfu.put(1, 1);   // cache=[1,_], cnt(1)=1<p>
 * lfu.put(2, 2);   // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1<p>
 * lfu.get(1);      // 返回 1<p>
 * // cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2<p>
 * lfu.put(3, 3);   // 去除键 2 ，因为 cnt(2)=1 ，使用计数最小<p>
 * // cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2<p>
 * lfu.get(2);      // 返回 -1（未找到）<p>
 * lfu.get(3);      // 返回 3<p>
 * // cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2<p>
 * lfu.put(4, 4);   // 去除键 1 ，1 和 3 的 cnt 相同，但 1 最久未使用<p>
 * // cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2<p>
 * lfu.get(1);      // 返回 -1（未找到）<p>
 * lfu.get(3);      // 返回 3<p>
 * // cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3<p>
 * lfu.get(4);      // 返回 4<p>
 * // cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3<p>
 * <p>
 * 提示：<p>
 * 1 <= capacity <= 10^4<p>
 * 0 <= key <= 10^5<p>
 * 0 <= value <= 10^9<p>
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put 方法<p>
 */
public class LeetCode0460 {

    @Test
    public void test01() {
        LFUCache obj = new LFUCache(2);
        obj.put(1, 1);
        obj.put(2, 2);
        System.out.println(obj.get(1));
        obj.put(3, 3);
        System.out.println(obj.get(2));
        System.out.println(obj.get(3));
        obj.put(4, 4);
        System.out.println(obj.get(1));
        System.out.println(obj.get(3));
        System.out.println(obj.get(4));
    }
}

class LFUCache {
    private final int capacity;
    private final Map<Integer, Node> keyToNode = new HashMap<>();
    private final Map<Integer, Node> freqToDummy = new HashMap<>();
    private int minFreq;
    public LFUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = getNode(key);
        return node != null ? node.value : -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = getNode(key);
        if (node != null) { // 有这本书
            node.value = value; // 更新 value
            return;
        }
        if (keyToNode.size() == capacity) { // 书太多了
            Node dummy = freqToDummy.get(minFreq);
            Node backNode = dummy.prev; // 最左边那摞书的最下面的书
            keyToNode.remove(backNode.key);
            remove(backNode); // 移除
            if (dummy.prev == dummy) { // 这摞书是空的
                freqToDummy.remove(minFreq); // 移除空链表
            }
        }
        node = new Node(key, value); // 新书
        keyToNode.put(key, node);
        pushFront(1, node); // 放在「看过 1 次」的最上面
        minFreq = 1;
    }

    private Node getNode(int key) {
        if (!keyToNode.containsKey(key)) { // 没有这本书
            return null;
        }
        Node node = keyToNode.get(key); // 有这本书
        remove(node); // 把这本书抽出来
        Node dummy = freqToDummy.get(node.freq);
        if (dummy.prev == dummy) { // 抽出来后，这摞书是空的
            freqToDummy.remove(node.freq); // 移除空链表
            if (minFreq == node.freq) { // 这摞书是最左边的
                minFreq++;
            }
        }
        pushFront(++node.freq, node); // 放在右边这摞书的最上面
        return node;
    }

    // 创建一个新的双向链表
    private Node newList() {
        Node dummy = new Node(0, 0); // 哨兵节点
        dummy.prev = dummy;
        dummy.next = dummy;
        return dummy;
    }

    // 在链表头添加一个节点（把一本书放在最上面）
    private void pushFront(int freq, Node x) {
        Node dummy = freqToDummy.computeIfAbsent(freq, k -> newList());
        x.prev = dummy;
        x.next = dummy.next;
        x.prev.next = x;
        x.next.prev = x;
    }

    // 删除一个节点（抽出一本书）
    private void remove(Node x) {
        x.prev.next = x.next;
        x.next.prev = x.prev;
    }

    private static class Node {
        int key, value, freq = 1; // 新书只读了一次
        Node prev, next;

        Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

//作者：灵茶山艾府
//        链接：https://leetcode.cn/problems/lfu-cache/solutions/2457716/tu-jie-yi-zhang-tu-miao-dong-lfupythonja-f56h/
//        来源：力扣（LeetCode）
//        著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

// 超时
//class LFUCache {
//
//    int capacity;
//
//    Map<Integer, Integer> map;
//    Map<Integer, Integer> count;
//
//    List<Integer> cache;
//
//    /**
//     * 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
//     *
//     * @param capacity
//     */
//    public LFUCache(int capacity) {
//        this.capacity = capacity;
//        map = new HashMap<>();
//        count = new HashMap<>();
//        cache = new ArrayList<>();
//    }
//
//    /**
//     * 如果键 key 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1
//     *
//     * @param key 键
//     * @return 键的值 / -1
//     */
//    public int get(int key) {
//        if (map.containsKey(key)) {
//            count.put(key, count.get(key) + 1);
//            reflshCache(key);
//            return map.get(key);
//        }
//        return -1;
//    }
//
//    public void reflshCache(Integer key) {
//        int index = -1;
//        for (int i = 0; i < cache.size(); i++) {
//            if (Objects.equals(cache.get(i), key)) {
//                index = i;
//                break;
//            }
//        }
//        if (index != -1) {
//            cache.remove(index);
//        }
//        cache.add(0, key);
//    }
//
//    /**
//     * 如果键 key 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对
//     *
//     * @param key   key
//     * @param value value
//     */
//    public void put(int key, int value) {
//        if (map.containsKey(key)) {
//            count.put(key, count.get(key) + 1);
//            map.put(key, value);
//            reflshCache(key);
//        } else {
//            if (map.size() >= capacity) {
//                // 溢出最不经常使用的项，去除 count 中值最小的 key，最小值相同的情况下
//                int min = Integer.MAX_VALUE;
//                ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
//                for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : count.entrySet()) {
//                    if (entry.getValue() == min) {
//                        list.add(entry.getKey());
//                    } else if (entry.getValue() < min) {
//                        min = entry.getValue();
//                        list = new ArrayList<>();
//                        list.add(entry.getKey());
//                    }
//                }
//                int index = 0;
//                for (int i = cache.size() - 1; i >= 0; i--) {
//                    if (list.contains(cache.get(i))) {
//                        index = i;
//                        break;
//                    }
//                }
//                map.remove(cache.get(index));
//                count.remove(cache.get(index));
//                cache.remove(index);
//                map.put(key, value);
//                reflshCache(key);
//                count.put(key, 1);
//            } else {
//                count.put(key, 1);
//                map.put(key, value);
//                reflshCache(key);
//            }
//        }
//    }
//}

/**
 * Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
 * LFUCache obj = new LFUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
